酒店业市场细分中当代大数据聚类算法的定量比较分析
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2017-09-20 v1 人工智能
摘要
酒店业是数据密集型行业之一，接收着海量数据流，具有高速度、多样性、准确性和多变性的特点。这些特性使得酒店业的数据分析成为一个大数据问题。满足客户期望是酒店业赢得客户忠诚度的关键因素。为了实现这一目标，该行业的营销专业人员积极寻找以最佳方式利用其数据并改进其数据分析解决方案的方法，例如识别独特的市场细分聚类和开发推荐系统。在本文中，我们对现有的大数据聚类算法及其在各种用例中的优缺点进行了全面的文献综述。我们实现了现有的大数据聚类算法，并针对不同场景下不同聚类算法的性能进行了定量比较。我们还提出了关于不同大数据聚类算法对不同用例适用性的见解和建议。这些建议将有助于酒店经营者针对不同的聚类数据集选择合适的市场细分聚类算法，从而改善客户体验并最大化酒店收入。
引用
@article{arxiv.1709.06202,
title = {A Comparative Quantitative Analysis of Contemporary Big Data Clustering Algorithms for Market Segmentation in Hospitality Industry},
author = {Avishek Bose and Arslan Munir and Neda Shabani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06202},
year = {2017}
}